多模型线性回归用于大数据的高效数据分析方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了一种新的数据分析方法，使用一种名为多模型线性回归（MMLR）的新定义的回归模型，将输入数据集分成子集并构建局部线性回归模型。该方法比其他基于回归的方法更高效、更灵活。研究还提出了一种基于（ε，δ）- 估计器的近似算法来构建 MMLR 模型，并对 MMLR...
本研究提出了一种名为多模型线性回归（MMLR）的新定义的回归模型，将输入数据集分成子集并构建局部线性回归模型。研究还提出了一种基于（ε，δ）- 估计器的近似算法来构建 MMLR 模型，并对 MMLR 算法的正确性和效率进行了数学证明。实证实验结果显示算法在许多情况下具有与现有回归方法可比的性能，同时提供了很高的预测准确度而几乎不需要花费过多时间。
